论文部分内容阅读
红枣是我国的特有果品，产量占到世界红枣总产量的99％，以其独特的风味和较高的营养保健价值而受到消费者的青睐，国内水果的采后分级方式大多仍采用人工分级，导致了分级精度差、效率低；目前，针对果品检测的分级大多是静态条件下的，而且对果品的分级检测的品质判别因素较少(颜色、形状、表面缺陷等其中一个或几个指标进行判别)，本文基于机器视觉检测技术，对用于水果实时分级的动态图像全表面信息采集和分级自动控制系统进行了研究，设计了动态图像实时采集和分级控制系统的软、硬件部分以及红枣分级控制自检模块。本文的主要内容有：
(1)对红枣分级自动控制系统组成及工作原理进行了说明，主要包括控制系统的结构、图像信息的采集部分、控制原理及流程；
(2)对红枣分级自动控制系统电气模块进行了设计，电气模块主要有：照明系统、实现各个机械部分运行的电气控制电路以及电气保护设计等；
(3)对红枣分级自动控制系统硬件电路部分进行了设计、包括图像采集传感器的选择以及拍照系统选择、继电器输出电路的设计以及通讯接口电路设计；对于红枣分级控制系统，为了保证其可靠、稳定运行，设计了自检系统模块，可以检测系统各个机械部分的状态，当出现故障时，及时报警，从而停止电机的运行，保证系统的稳定性；
(4)针对软件部分，研究了基于机器视觉的图像处理、识别算法，针对果品表面缺陷分辨准确率不高以及果柄难以识别等问题，设计了基于Canny的图像处理算法，以有效地提高分级准确率。
(5)在完成本课题的基础上，与课题组共同研制出智能化红枣自动分级生产线，该生产线包括红枣上料、自动振动整理定位、分级、清洗、烘干、自动称重等部分，完全替代人工劳动，大大提高了生产效率，同时也为企业带来了效益。